データ活用業界の過去と現在
よしむら
データマネジメント・ラジオ始まりました。いずみです。 よしむらです。
よしむらさん、前回の放送楽しかったですね。 良かったですね。皆さんに来ていただいて。
いずみ
ウインアークさんに来ていただいたんですけど、直接質問をよしむらさんにぶつけるっていう回で、良かったですね。リアルな。
よしむら
そうですね。僕もちょっとドキッとしちゃいますね。皆さん、質問者さんが目の前にいらっしゃると。 そうですね。変なこと言えませんもんね。
いずみ
なんかこういう感じで、ポンポンといい感じでやりとりできるのって楽しいなと思いましたので、リスナーの皆さんでも、直接吉村さんに聞きたいよっていう方は、ぜひともスタジオに遊びに来ていただけるといいですね。
よしむら
そうですね。ぜひ僕に会いたいという方がいらっしゃいましたら、投稿フォームから直接行きますと投稿いただければと思います。
いずみ
お待ちしております。今回はですね、ちょっと1点気になる質問がありまして、広くいろんな方のご意見を伺いたいなと思いましたので、なんと今回もウイングアークさんに来ていただいております。
毎週来ていただいて。
大塚さん
来ちゃいました。よろしくお願いします。
いずみ
よろしくお願いします。
ちょっと早速質問の方を読み上げたいと思いまして、ちょっと私の話をすると、私も今は別の業界にいるんですけど、前職データ活用の業界に7年、8年ぐらいいたんですね。
そんな私から見ても、これかなり面白いテーマだなと思うのがあって、ちょっと皆さんの意見を聞きたいなと思っております。
ご質問を読み上げますね。
ラジオネーム OGW さんです。
私はITベンダーにおります。データ活用の業界は15年ぐらい。結構いらっしゃいますね。
データ活用業界に長くおりますが、いろいろな製品、BI製品やDWH製品などがあり、節目節目でいろいろなトレンドがありました。
例えば、インメモリデータベースがあったり、アプライアンス製品がものすごく勢いのある時代があったりしました。
今後はどのようなものが出てくるのか気になっているのですが、皆様のご意見をお聞きできると嬉しいです。
ということで、ぜひとも今後どんな感じになっていくのか、皆さんの予想を伺いたいなと思うんですが、吉村さんいかがですか。
よしむら
そうですね。予想の前に過去の振り返りみたいなところを簡単に思い出しながら話すと、
結構前はオンプレミスの製品が多くて、オンプレミスの製品があったんですけれども、データはすごいビッグデータの世の中でオンプレミス製品だというところで、やりたい分析があるけれども、結構マシンスペックが足らなくて困っているみたいな。
そんな中、Hadoopが出てきて、クラウドで分散処理をやっていこうみたいな流れが出てきたんですけれども、Hadoopってなかなか立ち上げるのが大変で、全然展開はされなかったなという感じで見てたんですけれども、最近クラウド製品が流行ってきて、やっと誰でもいわゆるビッグデータを好きに処理できるような環境が整ってきたのかなというのがこの15年ぐらいの流れかなと。
生成AIの未来の役割
いずみ
確かにだいぶ手軽に扱えるようになりましたもんね。いろんな人が。
よしむら
そうなんですよ。マシンスペックはやっぱり全然違って、本当テラバイト級、ペタバイト級が普通に回る処理としてっていうのはもう革命的な感じかなと思っていて、多分その結果、生成AIとかが出てきたのかなというのもあります。
生成AIって言っちゃったんですけれども、次の時代はやっぱり生成AIかなと自分は思っていて、生成AIがデータマネジメント周りにもだんだん浸透してくるのかなと。
例えばマスターデータ管理とか、すごい今までは手作業でポチポチ区分けしていたりってところがもう生成AIで投げちゃったら勝手に分類してくれる世界が来るだろうなとか。
あとはメタデータを今までは人間が書いていたのをAIを使って文章をある程度自動化してメタデータ管理ができるようになっていくとか。
いずみ
データマネジメント、よく、よしむらさん、下処理が大事ってすごいおっしゃってるじゃないですか。その下処理の部分で生成AIが役に立ってくるみたいな感じですか。
よしむら
そうですね。下処理は間違いなく生成AIが入ってくるだろうなと。活用の部分も今もちょこちょこ出てるんですけれども。
例えばSQL書くの、僕もあんま得意じゃないんですけれども、日本語で書けばSQL書いてくれるような世界が今出てきたり、BIももちろんそうなんですよ。
いずみ
便利ですよね。
よしむら
なので至る所に生成AIが伸びていって、データマネジメントやデータ活用が生成AIで下支えさせられるような世界が今後は来るんじゃないかな。
いずみ
逆にそこの部分をAIに任せるとしたら、人間はどの部分に注力する感じになると思いますか。
よしむら
プロデューサーみたいな感じですよね。
いずみ
指示をする。
よしむら
そう、指示をする。結局指示しないと整備はできないんで、手を動かすところはだんだん減っていくけれども、監督するみたいな、指示するみたいなのが残っていくんじゃないかなと。
いずみ
脱線しますけど、監督をする、プロデュースするって結構ある程度の高度な知識がないとできないと思うんですよ。
そういうのって昔だとデータの下処理とかそういう細々としたことをしながら、下積みを積み重ねながら偉くなっていくのかな、知識をつけていくのかな、みたいなことをちょっと思ったんですよね。
その下積みとかそういう作業の部分がバーンってなくなった時に、全くこれから学ぼうという人が監督の位置までポンっていくためにはどういったことをできるのかな、なれるのかなっていうのがちょっと分からなくて、そこら辺はどう思いますか。
よしむら
下積みはやるんでしょうね。でも昔が10年、15年かけてやっていたところが5年でできるようになったりするような感じになるのかなと。
いずみ
なるほど。その知識の習得のスピードが生成AIを活用することによって早くなるみたいな感じですか。
よしむら
そうですね。その習得する時に単純に手を動かす単純作業が、例えば3分の2締めていましたっていうところで、単純作業は削られるけど、頭の使うところの残りの3分の1の部分はしっかりやらないと。
いずみ
なるほど、なるほどね。面白い。いいですね。
そうするとどんどん成果が出るのも早くなるし、どんどんサイクルが早くなっていく?ちょっとうまく言えないですけど。
よしむら
案件数も増えていくし、データ活用をやりやすくなるのかなと思うんですけどね。コストがコストが、コストがかかるんだよデータマネジメントって言われ続けて詰められるのから解放される気がしますね。
いずみ
それが一番のメリットかもしれないですね。
なるほど、今はデータマネジメントの実務者からの未来予想図でしたけど、ウィングアークさんはどういうような未来になっていくと予想されますか?
村山さん
あまりウィングアークっていう会社の立ち位置で話すんではなくて、個人でイメージしてお話したいなというふうに思うんですけど、やっぱりデータ活用でインパクトを生む、成果を生むっていうのは人の力によるものっていうのが非常に大きいなって実感するんですよね。
生成AIの影響
村山さん
その中でやっぱり生成AIの登場によって人が果たすべき役割、先ほどよしむらさん言われた通り、果たすべきところとか価値を出す部分っていうのが変わってきたりとかユースケースによって違ったりっていうことがおそらくあるんだろうっていうふうに思うんです。
その時に今必要になっているスキルとか、自分の役割の中で上げなきゃいけないスキルだったり、例えば行動姿勢とか、こういったものを評価してくれたりアドバイスをしてくれたりガイドしてくれたり、
こういったサービスだったり技術っていうのが出てくるといいなっていうふうには、こういったマーケットに身を置くものとして思うところはあります。
いずみ
また違った観点で面白いですね。
村山さん
よく生成AIを自分のコーチみたいな形で使う人っていうのもいらっしゃると思うんですよね。
なので今の自分だったらこういうものを身につけたらいいみたいな感じで、例えばDMBOKのこの章だよみたいな。
ちゃんと言ってくれたりとか、そうかと思って学ぶみたいな、そういう形があっても面白いんじゃないかなっていうふうに思ったりします。
いずみ
自分の進んでいく道を照らす一つの指標として使っていく、付き合っていく。
村山さん
そんなふうに思います。
いずみ
ありがとうございます。
村山さんおっしゃってましたけど、大塚さんはいかがですか?
大塚さん
はい、自分は結構違う視点で、どちらかというと見る人目線での話をしていきたいなと思うんですけれども、
自分、BIで実際にBIの画面作るようなところをエンジニアとして結構やってることが多くて、
BIの欠点って何かっていうと、データの結果まで加味して見せ方をカスタマイズできない。
言ってしまえば、結果が良くなっていくのか悪くなっていくのかっていうのがBIでモニタリングすると思うんですけれども、
これの結果がどうであったとしてもBIの画面って常に一緒なんですよね。
最近ちょっと気になってるのが、インフォグラフィックっていうようなマーケティングとかで最近使われているのかな。
データをどうやって見せるか。
結果を踏まえて、この結果を注目してくださいねみたいな形で、見る側に主張するような、見せ方すごい拘った見せ方するっていうような学問なのかな。
そういった見せ方っていうのがあって。
いずみ
そういう研究がされてるってことですか。
大塚さん
研究というか、多分マーケティングの手法の一個なのかなって思ってます。
こういったことはBI今までできなかったんですけれども、生成AIでBIで出た結果を生成AIに加わせてデザインがもう今最近勝手に作れたりするんで、
その結果を元に結果まで考慮して、ここが大きく落ち込みましたとか上がりましたみたいなことを見せ方としてカスタマイズして、
届けたい人にメッセージ性を強くして届けるみたいなことが今後ありえるんじゃないかなというふうに思ってます。
いずみ
なるほど。今までデータをビジュアライズをこだわったりとかって、一部のデザイナーさんが入ったりとかしないとなかなか難しかったのが、それが自分でできるようになる。
大塚さん
YouTubeとかでもたまにありますよね。日本人のメジャーリーグでホームランスランキングみたいな感じで、ただ大谷が1位になってるだけじゃなくて、
メジャー1年目から徐々に本数が増えていって、大谷が途中からグワーって上がってくるみたいなような見せ方があると思うんですけど、
あれは大谷がどんどん本数を増やしていくっていうところに着目した見せ方だと思うんですね。あれBIでできないですよね。ずっと定点観測してるだけ。
そういったような見せ方とかがカスタマイズされていくのかなっていうのが私の一意見です。
いずみ
なるほど。どういうふうにデータを活用するかのその活用の仕方ですよね。
人の心を動かす方向に活用していく方向に行くんじゃないかということで。
面白いですね。
今のお二人の話聞いて、吉村さんどう思いました?
よしむら
結構ビジュアライズとか難しいですからね。僕センスないんでね。
いずみ
見せ方のセンスってことですか。
よしむら
色のセンスとかないんで。
いずみ
よしむらさんのTシャツはセンスありましたよ。
でもいろいろな視点でこのデータ活用の業界というのを盛り上がっていきそうな感じがしますよね。これからますますね。
よしむら
そうですね。未来は明るいですね。
いずみ
そうですね。だからこうデータ活用データマネジメントにこれから興味あって入ってみようかなっていう人は絶対こうベットして損はない業界だと思いますので。
一緒にね。
よしむら
一緒にこのラジオを聞いて学んでいっていただければって感じですね。
いずみ
盛り上げていけたらいいですね。
ではデータマネジメントラジオ今回の放送は以上です。
よしむら
さようなら。
